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聊聊 Python 代码覆盖率工具 - Coverage

点击上方“AirPython”,选择“加为星标” 第一时间关注 Python 技术干货! 1. 代码覆盖率 单元测试代码覆盖率作为一种度量方式,可以计算单元测试用例对于被测代码的覆盖程度,即:被执行的代码数量和代码总数量的比值 统计代码覆盖率,经常在单元测试后再进行,可以为测试结果提供评判依据 Python 项目最常使用的代码覆盖率统计工具就是:Coverage 2. Coverage Coverage是用于统计 Python 代码覆盖率的工具,不仅支持分支覆盖率统计,生成 HTML 格式的统计报告,而且可以集成到 Jenkins 中使用 安装 Coverage依赖同样是使用 pip 安装 #安装Coverage依赖pip3installcoverage Coverage 官方提供了 2 种方式,用于统计代码覆盖率,分别是: 1、Coverage 命令行 2、Coverage API 更详细的介绍可以参考官方文档: https://coverage.readthedocs.io/en/latest/ 3. 实战一下 首先,用 Python 编写一段简单被测代码,如下: #被测代码#ma...

创建有效DevOps测试策略的5大技巧

DevOps的唯一目标是自动化和简化整个软件交付过程。目前,大多数组织专注于构建蓬勃发展的DevOps测试策略,该策略开始采用与持续集成(CI)相关的敏捷最佳实践。该操作要求开发人员在一天内多次检查共享存储库中的代码。每次签入之后都使用自动构建进行验证,从而允许团队识别错误和潜在的冲突。 确定正确的DevOps测试安排 对于大多数DevOps项目,目标是将软件交付过程中最大数量的手动过程自动化。跟踪DevOps管道中可能导致部署缓慢的主要障碍至关重要。这包括容易出错的手动过程,比如从开发团队到测试团队的交接操作。这样的交接表明最终产品缺乏所有权共享,与基本的开发和敏捷测试方法背道而驰。 如何创建DevOps测试方法? 创建合适的DevOps测试策略需要仔细评估应用程序或软件。此外,还有几个重要的方面的协调,应该在适当的地方计划一个熟练的测试安排。 让我们把重点放在帮助构建成功DevOps测试策略的五个关键技巧上。 1.优先考虑软技能 测试人员面临的主要挑战之一是采用侧重于软技能的DevOps中心。简单地说,DevOps要求测试人员在软件开发周期中参与多个测试阶段。因此,需要在测试人员...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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